เนื่องจากคอมพิวเตอร์ถูกติดตั้งในมหาวิทยาลัยหลายแห่งตั้งแต่ยุคแรก ๆ จึงเป็นเรื่องปกติที่คำถามเกี่ยวกับ computer-aided instruction ( cai ) จะถูกหยิบยกขึ้นมาและถูกสำรวจในเชิงลึก ก่อนที่เราจะไปถึงคำกล่าวอ้างในยุคสมัยใหม่ การทำความเข้าใจมุมมองในเรื่องนี้ก่อนก็เป็นเรื่องที่ฉลาด
มีเรื่องเล่าจากสมัยกรีกโบราณเกี่ยวกับนักคณิตศาสตร์ที่บอกกับผู้ปกครองว่า มีถนนหลวงให้พระองค์เดิน มีคนส่งสารหลวงให้พระองค์ใช้ส่งจดหมาย แต่ไม่มีถนนหลวงไปสู่เรขาคณิต ในทำนองเดียวกัน คุณคงเข้าใจว่าเงินและโค้ชจะช่วยคุณได้เพียงเล็กน้อยถ้าคุณต้องการวิ่งหนึ่งไมล์ในสี่นาที ไม่มีทางง่าย ๆ สำหรับคุณที่จะทำได้ การวิ่งหนึ่งไมล์ในสี่นาทีนั้นเหมือนกันสำหรับทุกคน
มีประวัติศาสตร์อันยาวนานที่ผู้คนต้องการเส้นทางที่ง่ายต่อการเรียนรู้ Aldous Huxley ในหนังสือ Brave New World ของเขา ได้พูดถึงแนวคิดการเรียนรู้ขณะหลับผ่านไมโครโฟนใต้หมอนที่บอกสิ่งต่าง ๆ ให้คุณฟังขณะคุณหลับ และเขาได้เปิดโปงข้อจำกัดอันรุนแรงของมัน ในช่วงที่ผมทำงานอยู่ที่ Bell Telephone Laboratories ขบวนการ Dianetic ก็เกิดขึ้นและสัญญาว่าจะ "ล้าง" สมองของคุณจากความผิดพลาดทั้งหมด และจากนั้นคุณจะสามารถใช้เหตุผลได้อย่างสมบูรณ์แบบ ยังคงมีสถาบัน Dianetic อยู่ แต่ฉันทามติกลับไม่เห็นด้วย—โดยเฉพาะอย่างยิ่งเพราะคนที่ผ่านกระบวนการเหล่านั้นดูเหมือนจะไม่ได้ครองความโดดเด่นในกิจกรรมของมนุษย์ในสาขาใดเลย ไม่ต้องพูดถึงทุกสาขา องค์กรอีกแห่งสัญญาว่าจะเปิดเผยความลับของคนโบราณ (ที่ somehow ฉลาดกว่าเรามากในตอนนี้) เรามีโฆษณามากมายสำหรับ speed reading, speed learning ฯลฯ ซึ่งทั้งหมดสัญญา ไม่ทางใดก็ทางหนึ่ง ว่าจะพัฒนาจิตใจของคุณอย่างมากโดยไม่ต้องใช้ความพยายามอย่างหนักที่พวกเราส่วนใหญ่ต้องทุ่มเทถ้าต้องการประสบความสำเร็จ บททดสอบของข้อเสนอทั้งหมดที่ผ่านมาคือ ยังไม่มีข้อเสนอใดเลยที่สามารถผลิตคนที่โดดเด่นจำนวนมากได้ (เท่าที่เรารู้ในปัจจุบัน) ดังที่ Fermi กล่าวเกี่ยวกับสิ่งมีชีวิตนอกโลกและคนที่เชื่อเรื่อง ufo ว่า "พวกเขาอยู่ที่ไหน และทำไมเราถึงไม่เคยเจอพวกเขา?"
ดังนั้นประวัติศาสตร์ทั้งหมดที่ผ่านมา ซึ่งเต็มไปด้วยคำกล่าวอ้างมากมายเกี่ยวกับการเรียนรู้ที่ง่ายดาย จึงพูดได้อย่างมีนัยสำคัญต่อต้านคำสัญญาที่มากมายในปัจจุบัน แต่มันไม่สามารถพิสูจน์ได้ว่าไม่มีกลเม็ดใหม่ใด ๆ ที่จะประสบความสำเร็จได้ คุณจำเป็นต้องใช้วิจารณญาณอย่างมากกับทุกข้อเสนอแบบนั้น—แต่อาจมีสิ่งใหม่ ๆ ที่คนในอดีตไม่เคยรู้ และเครื่องมือใหม่อย่างคอมพิวเตอร์ราคาถูกที่มีในปัจจุบัน ซึ่งไม่เคยมีมาก่อน ซึ่งอาจสร้างความแตกต่างได้ ผมอ่านหรือได้ยินเป็นประจำว่าผมควรจะเชื่อว่ากลเม็ดใหม่ ๆ โดยเฉพาะในปัจจุบันคือคอมพิวเตอร์ จะสร้างความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญ แม้ว่าคำสัญญาในอดีตทั้งหมดจะล้มเหลวอย่างย่อยยับก็ตาม จงระวังพลังของ wishful thinking ในตัวคุณ—คุณอยากให้มันเป็นจริง ดังนั้นคุณจึงสมมติว่ามันเป็นจริง!
ยังมีปัจจัยสำคัญอีกประการหนึ่งที่เรียกว่า the Hawthorne effect ซึ่งจำเป็นต้องอธิบาย ที่โรงงาน Hawthorne ของ Western Electric นานมาแล้ว นักจิตวิทยาบางคนพยายามปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิตโดยการเปลี่ยนแปลงสภาพแวดล้อมต่าง ๆ พวกเขาทาสีผนังด้วยสีที่สวยงาม และประสิทธิภาพการผลิตก็เพิ่มขึ้น พวกเขาทำแสงให้นุ่มนวลขึ้น และประสิทธิภาพการผลิตก็เพิ่มขึ้น การเปลี่ยนแปลงแต่ละครั้งทำให้ประสิทธิภาพการผลิตเพิ่มขึ้น ชายคนหนึ่งเริ่มสงสัยและแอบเปลี่ยนกลับไปเป็นสภาพเดิม และประสิทธิภาพการผลิตก็เพิ่มขึ้นอีก! ทำไม? ปรากฏว่าเมื่อคุณแสดงว่าคุณใส่ใจ คนอีกฝ่ายจะตอบสนองในทางที่ดีกว่าตอนที่คุณดูเหมือนไม่ใส่ใจ คนงานทุกคนคิดว่าการเปลี่ยนแปลงต่าง ๆ เกิดขึ้นเพื่อประโยชน์ของพวกเขา และพวกเขาก็ตอบสนองตามนั้น
ในด้านการศึกษา ถ้าคุณบอกนักเรียนว่าคุณกำลังใช้วิธีการสอนแบบใหม่ พวกเขาจะตอบสนองด้วยผลการเรียนที่ดีขึ้น และเช่นเดียวกันศาสตราจารย์ก็จะสอนได้ดีขึ้นเช่นกัน วิธีการใหม่อาจจะดีขึ้นหรือไม่ก็ได้ ที่จริงมันอาจจะแย่ลงด้วยซ้ำ แต่ Hawthorne effect ซึ่งไม่ใช่เรื่องเล็กในวงการการศึกษา มักจะบ่งชี้ว่านี่คือวิธีการสอนแบบใหม่ที่สำคัญและดีขึ้น แทบจะไม่สำคัญว่าวิธีการใหม่คืออะไร การทดลองใช้มันจะสร้างผลลัพธ์ที่ดีขึ้น ถ้า นักเรียนรับรู้ว่ามันถูกทำเพื่อประโยชน์ของพวกเขา ดังนั้น Hawthorne effect จึงบิดเบือนการทดลองทางการศึกษาส่วนใหญ่ คุณคงจำที่ผมพูดถึงก่อนหน้านี้ในบทที่ 20 เกี่ยวกับความจำเป็นของการทดลองแบบ double-blind ใน การแพทย์—มันก็เช่นเดียวกันในทุกสถานการณ์ที่ผู้ถูกทดลองรับรู้ว่ากำลังได้รับการดูแลและการปฏิบัติเป็นพิเศษ คนที่วัดผลในภายหลังก็ต้องไม่รู้ด้วยว่าใครได้รับหรือไม่ได้รับการปฏิบัติพิเศษ! นี่คือข้อเท็จจริงของชีวิตในการทดลองแบบนี้ทั้งหมด แต่มักถูกมองข้าม ดังนั้นคุณไม่ควรเชื่อผลการทดลองที่ทำอย่างไม่ระมัดระวังเมื่อเกี่ยวข้องกับมนุษย์ ชื่อเสียงของผู้ทำการทดลอง ความหรูหราของอุปกรณ์ ความชาญฉลาดในการลดทอนข้อมูล และโดยเฉพาะอย่างยิ่งความอยากเชื่อของคุณ ไม่ควรปล่อยให้สิ่งเหล่านี้มีอิทธิพลต่อคุณ ย้ำอีกครั้ง นี่ไม่ได้หมายความว่าไม่มีอะไรเกิดขึ้นเลย เพียงแต่ว่าคุณต้องระมัดระวังอย่างมากก่อนที่จะดำเนินการใด ๆ ตามผลการทดลองเหล่านั้น
Hawthorne effect บ่งชี้อย่างชัดเจนว่า วิธีการสอนที่เหมาะสมมักจะอยู่ในสถานะของการเปลี่ยนแปลงเชิงทดลองอยู่เสมอ และแทบจะไม่สำคัญว่าจะทำอะไรกันแน่ สิ่งสำคัญคือ ทั้ง ศาสตราจารย์และนักเรียนเชื่อในการเปลี่ยนแปลงนั้น
ให้ผมเล่าถึงประวัติศาสตร์บางส่วนของการใช้คอมพิวเตอร์เพื่อช่วยในการเรียนรู้ ผมจำได้ว่าในปี 1960 ตอนที่ผมอยู่ที่ Stanford ในช่วงลาเรียน มีโปรแกรมที่เรียกว่า "grader program" อยู่ ปัญหาที่อาจารย์ต้องการมอบหมายให้ชั้นเรียนในวิชาเขียนโปรแกรม อาจารย์ต้องส่งโปรแกรมที่ทำงานได้ถูกต้องเพื่อแก้ปัญหานั้น ชื่อของ input variables ช่วงของตัวเลข input ที่เป็นไปได้ และขีดจำกัดของการปัดเศษของ output numbers ที่จะยอมรับได้ เมื่อนักเรียนรู้สึกว่าโปรแกรมของพวกเขาพร้อมที่จะส่ง พวกเขาก็เรียก grader ระบุตัวตนของพวกเขา แล้วเครื่องจะสร้าง random admissible input ขึ้นมา รันทั้งโปรแกรมของพวกเขาและของอาจารย์ แล้วเปรียบเทียบผลลัพธ์ ตัวเลข output แต่ละตัวถูกหรือผิด grader แบบนี้สามารถรวมเวลาการ compile และเวลาการรัน ซึ่งเป็นแค่ตัวเลข และยังไม่ต้องตัดสินเกี่ยวกับรูปแบบโค้ด
วิธีการนี้มีความยืดหยุ่น ปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงในหลักสูตรและแบบฝึกหัดเฉพาะที่มอบหมายในแต่ละปีได้ง่าย โปรแกรมจะเก็บ record ไว้ใน private database ของอาจารย์ และเมื่ออาจารย์ต้องการ ก็จะให้ raw facts โดยปล่อยให้การประเมินเป็นหน้าที่ของอาจารย์ แน่นอนว่าค่าเฉลี่ยของชั้นเรียน ความแปรปรวน การกระจายของเกรด ฯลฯ สามารถส่งให้อาจารย์จาก database ของเขาได้ ถ้าต้องการ
เมื่อผมไปเยี่ยม Stanford สองสามปีต่อมา ผมถามถึง grader program ก็พบว่ามันไม่ได้ถูกใช้แล้ว ทำไม? เพราะตามที่พวกเขาบอก อาจารย์คนแรกที่ทำให้มันเกิดขึ้นได้จากไป และมีการเปลี่ยนแปลงในระบบ monitor ที่ต้องแก้ไขโปรแกรมเล็กน้อย! การสังเกตและสอบถามอย่างขยันขันแข็งแสดงให้เห็นว่านี่เป็นเรื่องปกติมากในหลายมหาวิทยาลัย เครื่องถูกโปรแกรมให้ช่วยเหลืออาจารย์อย่างมาก แต่ว่าโปรแกรมก็ถูกลืมในไม่ช้า
ให้ผมเล่าถึงโปรเจกต์ plato ที่ทำโดยเพื่อนของผมที่ University of Illinois ผมพบเขาเป็นประจำในการประชุมต่าง ๆ และครั้งหนึ่งบนเครื่องบินที่บินยาว และทุกครั้งเขาก็บอกผมว่า plato นั้นยอดเยี่ยมแค่ไหน ตัวอย่างเช่น ครั้งหนึ่งเขาบอกว่า ในเวลาเดียวกัน plato มีนักเรียนจากสกอตแลนด์ คนหนึ่งจากแคนาดา และคนหนึ่งจากรัฐเคนทักกี ผมบอกว่าผมรู้ว่าบริษัทโทรศัพท์ก็ทำแบบนั้นได้ และสิ่งที่เขาพูดนั้นไม่เกี่ยวข้องเลยว่า plato จะทำงานได้ดีกว่ามนุษย์หรือไม่ เท่าที่ผมรู้ เขาไม่เคยผลิตหลักฐานจริงจังใด ๆ ที่แสดงว่า plato สามารถปรับปรุงการสอนอย่างมีนัยสำคัญ—เหนือกว่าสิ่งที่คุณคาดหวังได้จาก Hawthorne effect
ข้อกล่าวอ้างหนึ่งคือ นักเรียนที่ใช้ระบบมีความก้าวหน้าไปประมาณ 10% ในเส้นทางการศึกษาเมื่อเทียบกับผู้ที่ไม่ได้ใช้ระบบ เมื่อผมถามว่านี่หมายถึงการเปลี่ยนแปลง 10% เดียวกันตลอดทั้งระบบการศึกษา หรือว่าหมายถึง 10% ในแต่ละวิชา เหมือนดอกเบี้ยทบต้น เขาก็ไม่รู้! แล้วเขาทำอะไรเกี่ยวกับ Hawthorne effect บ้าง? ไม่มีอะไรเลย! ดังนั้นผมจึงไม่รู้ว่ามีอะไรสำเร็จหรือไม่สำเร็จหลังจากใช้เงินของรัฐบาลหลายล้านดอลลาร์
ครั้งหนึ่งตอนที่ผมเป็นหัวหน้าบรรณาธิการของ acm Publications มี programmed book เกี่ยวกับคอมพิวเตอร์ถูกส่งมาเพื่อตีพิมพ์ programmed book จะถามคำถามผู้อ่านเป็นระยะ และจากนั้นขึ้นอยู่กับคำตอบ ผู้อ่านจะถูกส่งไปยังจุดแยก (หน้า) หนึ่งในหลายจุด ตามหลักการแล้วข้อผิดพลาดจะถูกจับได้และอธิบายอีกครั้ง และคำตอบที่ถูกต้องจะส่งผู้อ่านไปยังเนื้อหาใหม่ ฟังดูดี! นักเรียนแต่ละคนเรียนรู้ตามจังหวะของตนเอง แต่ลองคิดดูว่าไม่สามารถย้อนกลับไปหาสิ่งที่คุณอ่านเมื่อไม่กี่หน้าก่อนและตอนนี้คุณไม่แน่ใจว่ามาจากไหนหรือมาถึงจุดนี้ได้อย่างไร ไม่สามารถเปิดอ่านข้อความอย่างเป็นระบบได้ มันไม่ใช่หนังสือจริง ๆ ถึงแม้ภายนอกจะดูเหมือนก็ตาม ข้อเท็จจริงอีกอย่างหนึ่งคือ การสังเกตนักเรียนอย่างใกล้ชิดเพื่อดูว่าเกิดอะไรขึ้นในทางปฏิบัติพบว่านักเรียนเก่งมักเลือกคำตอบที่พวกเขารู้ว่าผิดเพียงเพราะความเบื่อหน่ายหรือความสนุกที่จะดูว่าหนังสือจะพูดอะไร ดังนั้นมันจึงไม่ได้เป็นไปอย่างที่คิดไว้เสมอไป นักเรียนที่ดีกว่าไม่ได้ก้าวหน้าเร็วกว่านักเรียนที่อ่อนกว่าอย่างมีนัยสำคัญ!
ผมไม่อยากปฏิเสธ programmed books ด้วยความคิดเห็นของตัวเอง ดังนั้นผมจึงไปที่แผนกจิตวิทยาของ Bell Telephone Laboratories และหาผู้เชี่ยวชาญที่นั่น สิ่งหนึ่งที่เขาพูดคือจะมี conference ใหญ่เกี่ยวกับ programmed books ในสัปดาห์หน้า และทำไมไม่ไปล่ะ? ผมก็ไป ในวันเปิดงานเรานั่งติดกัน เขาสะกิดผมแล้วพูดว่า "สังเกตไหมว่าจะไม่มีใครเสนอหลักฐานที่เป็นรูปธรรมเลย มีแต่จะกล่าวอ้างว่า programmed texts ดีกว่า" เขาพูดถูกต้องที่สุด—ไม่มีวิทยากรคนไหนมีอะไรในรูปแบบของหลักฐานเชิงทดลองที่แข็งแกร่ง มีแต่ความคิดเห็นของพวกเขาเท่านั้น ผมปฏิเสธหนังสือเล่มนั้น และเมื่อมองย้อนกลับไปผมคิดว่าผมทำสิ่งที่ถูกต้องแล้ว ตอนนี้เรามี computer discs ที่อ้างว่าทำสิ่งเดียวกัน แต่ผมไม่มีเหตุผลมากนักที่จะสงสัยว่ารูปแบบ disc จะสร้างความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญ ถึงแม้ว่ามันจะย้อนกลับไปตามเส้นทางที่คุณใช้มาถึงจุดนั้นได้ก็ตาม
ผมเพิ่งพูดถึงด้านลบบางส่วนของ cai ตอนนี้มาถึงด้านบวกกันบ้าง ผมไม่สงสัยเลยว่าในการสอนเลขคณิตที่น่าเบื่อ อย่างเช่นตารางบวกและตารางคูณ เครื่องจักรสามารถทำงานได้ดีกว่าครู เมื่อคุณใส่โปรแกรมที่ง่ายที่สุดเพื่อบันทึกข้อผิดพลาดและสร้างตัวอย่างเพิ่มเติมที่ครอบคลุมจุดนั้น เช่น การคูณด้วยเจ็ด จนกว่าจะเชี่ยวชาญ สำหรับการเรียนรู้แบบท่องจำแบบนี้ผมว่าไม่มีใครในพวกคุณที่เห็นต่างจากผม น่าเสียดายที่ในอนาคตเราคาดหวังได้ว่าบริษัทและองค์กรขนาดใหญ่จะลดความจำเป็นในการเรียนรู้แบบท่องจำเช่นนี้ลงมาก (คอมพิวเตอร์มักทำได้ดีกว่าและถูกกว่า) และการจ้างงานมักจะต้องการการใช้วิจารณญาณจากคุณ
ทีนี้เรามาพูดถึงการฝึกนักบินเครื่องบินในเครื่องฝึกปัจจุบันกัน พวกมันทำงานได้ดีกว่าประสบการณ์จริงมาก และโดยทั่วไปนักบินก็มีการฝึกแบบมีปฏิสัมพันธ์กับมนุษย์อื่นค่อนข้างน้อยในระหว่างหลักสูตร การบิน ในระดับหนึ่ง ผมชี้ให้เห็นว่า เป็น conditioned response ที่ถูกฝึกเข้าไปในมนุษย์ มันไม่ใช่การใช้ความคิดมากนัก ถึงแม้บางครั้งความคิดก็จำเป็น มันเป็นการฝึกให้ตอบสนองอย่างรวดเร็วและถูกต้อง ทั้งทางจิตใจและร่างกาย ต่อเหตุฉุกเฉินที่ไม่คาดฝัน
สำหรับผมแล้ว สำหรับการฝึกแบบนี้ ซึ่งต้องเรียนรู้ conditioned response เครื่องจักรสามารถทำงานได้ดีมาก ตอนเด็ก ๆ ผมเรียนฟันดาบ ในการดวลไม่มีเวลาสำหรับการใช้ความคิดเฉพาะหน้า คุณต้องทำ conditioned response อย่างรวดเร็ว จริงอยู่ที่มีการวางแผนโดยรวมครั้งใหญ่สำหรับการดวล แต่ในแต่ละช่วงเวลามันต้องเป็นการตอบสนองที่ไม่เกี่ยวข้องกับความล่าช้าของการคิด
เมื่อผมมาถึง Naval Postgraduate School ครั้งแรกในปี 1976 มีคณบดีฝ่ายการศึกษาต่อเนื่องที่ดีคนหนึ่งที่เกี่ยวข้องกับการศึกษา ในการอภิปรายเรื่องการศึกษาที่เข้มข้นบางครั้งเราก็ไม่เห็นพ้องกัน วันหนึ่งผมเข้าไปในห้องทำงานของเขาและบอกว่าผมกำลังสอนคลาสยกน้ำหนัก (ซึ่งเขารู้ว่าผมไม่ได้สอน) ผมบอกต่อไปว่าระดับที่ต้องผ่านคือการยก 250 ปอนด์ และผมพบว่านักเรียนหลายคนท้อแท้และถอนตัว บางคนเรียนซ้ำ และมีน้อยคนมากที่ผ่าน ผมบอกต่อไปว่าหลังจากคิดเรื่องนี้เมื่อคืนนี้ ผมตัดสินใจว่าปัญหาสามารถแก้ไขได้ง่าย ๆ โดยการผ่าครึ่งน้ำหนัก—นักเรียนที่ต้องการจะผ่าน ต้องยก 125 ปอนด์ วางลง แล้วยกอีก 125 ปอนด์ ดังนั้นจึงยกได้ 250 ปอนด์
ผมรอสักครู่ขณะที่เขายิ้ม (เหมือนที่คุณคงยิ้ม) แล้วผมก็ตั้งข้อสังเกตว่า เมื่อผมพิสูจน์ทฤษฎีบททางคณิตศาสตร์ที่ง่ายขึ้นและใช้มันในชั้นเรียน ผมกำลังผ่าครึ่งน้ำหนักหรือไม่? คำตอบของคุณคืออะไร? ไม่มีความจริงในข้อสังเกตที่ว่ายิ่งเราทำให้การเรียนรู้ของนักเรียนง่ายขึ้นเท่าไหร่ เราก็ยิ่งผ่าครึ่งน้ำหนักมากขึ้นเท่านั้นใช่หรือไม่? อย่าเพิ่งด่วนสรุปว่าผมกำลังบอกว่าควรให้บทเรียนที่แย่ ๆ เพราะแล้วนักเรียนจะต้องทำงานหนักขึ้น แต่หลักฐานมากมายเกี่ยวกับสิ่งที่ทำให้คนสามารถสร้างผลงานสำคัญได้ ชี้ไปที่ข้อสรุปว่าศาสตราจารย์ชื่อดังเป็นอาจารย์บรรยายที่แย่มาก และนักเรียนต้องทำงานหนักเพื่อเรียนรู้ด้วยตัวเอง! ผมอยากเสนอกฎอีกครั้ง:
สิ่งที่คุณเรียนรู้จากผู้อื่น คุณสามารถใช้เพื่อทำตาม;
สิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยตัวเอง คุณสามารถใช้เพื่อนำผู้อื่น
เพื่อให้เข้าใกล้ปัญหามากขึ้น การเปรียบเทียบกล้ามเนื้อกายภาพกับ "กล้ามเนื้อทางจิต" นั้นเหมาะสมแค่ไหน? อาจจะไม่เทียบเท่ากันทุกประการ แต่มันเป็นอุปมาที่สมเหตุสมผลแค่ไหน? ผมให้คุณคิดเอาเอง
ข้อโต้แย้งอีกอย่างที่ผมมีกับคณบดีคนเดียวกันนี้เกี่ยวกับความเชื่อของเขาที่ว่านักเรียนควรได้รับอนุญาตให้เรียนหลักสูตรการศึกษาต่อเนื่องที่อยู่ภายใต้การดูแลของเขาในจังหวะของตนเอง ผมแย้งว่าความเร็วในการเรียนรู้เป็นเรื่องสำคัญสำหรับองค์กร—ผู้เรียนรู้เร็วมีค่ามากกว่าผู้เรียนรู้ช้า (เมื่อสิ่งอื่นเท่ากัน); มันเป็นส่วนหนึ่งของงานของเราในการเพิ่มความเร็วในการเรียนรู้และทำเครื่องหมายให้สังคมรู้ว่าใครคือคนที่ดีกว่า อีกครั้ง นี่คือความคิดเห็น แต่แน่นอนว่าคุณคงไม่อยากให้ผู้เรียนรู้ช้ามากเป็นคนดูแลคุณ ความเร็วในการเรียนรู้สิ่งใหม่ไม่ใช่ทุกอย่าง แน่นอน แต่มันดูเหมือนเป็นองค์ประกอบสำคัญสำหรับผม
ปัญหาพื้นฐานในการประเมินคุณค่าของ cai คือเราไม่พร้อมที่จะบอกว่าคนที่ได้รับการศึกษาคืออะไร และเราทำสำเร็จได้อย่างไรในปัจจุบัน (ถ้าเราทำได้!) เราสามารถพูดถึงสิ่งที่เราทำ แต่นั่นไม่เหมือนกับสิ่งที่เราควรจะทำ ดังนั้นผมจึงทำได้แค่เล่าเรื่องราวเพิ่มเติมเท่านั้น
ลองพิจารณาข้อกล่าวอ้างที่ว่ากราฟิกที่ทำดีจะช่วยอย่างมากในการเรียนรู้แนวคิดพื้นฐาน ฟังดูดี แต่ลองนึกถึงเรื่องที่ผมเล่าเกี่ยวกับเพื่อนของผม Kaiser และการที่เขาเรียนรู้ทฤษฎี filter ในแง่ของเวลาและแรงดันไฟฟ้า ทำให้เขาไม่สามารถรับมือได้ ถึงแม้จะมีคำแนะนำ เมื่อตัวแปรอิสระเปลี่ยนเป็นพลังงาน อีกครั้ง Kaiser เป็นคนที่ฉลาดมาก แต่การศึกษาของเขาได้จำกัดมุมมองของเขาเกี่ยวกับการนำสิ่งที่เขาเรียนรู้ไปใช้ ยิ่งเราฝังแนวคิดพื้นฐานด้วยรูปภาพที่วาดโดยศาสตราจารย์มากเท่าไหร่ เราก็ยิ่งป้องกันไม่ให้นักเรียนขยายแนวคิดไปยังพื้นที่ใหม่ ๆ ที่ศาสตราจารย์ไม่เคยคิดถึง (และไม่ได้ใส่ไว้ใน graphic display) มากขึ้นเท่านั้น
ให้ผมเล่าเรื่องอีกเรื่องเกี่ยวกับ การถ่ายโอนการเรียนรู้ (transfer of training) ตามที่เรียกกัน—การนำแนวคิดจากที่หนึ่งไปใช้อีกที่หนึ่ง ในช่วงต้นของ wwii ผมสอนวิชาแคลคูลัสที่โรงเรียนวิศวกรรมแห่งหนึ่งในลุยส์วิลล์ นักเรียนมีปัญหาในวิชาเทอร์โมไดนามิกส์ที่สอนโดยคณบดีคณะวิศวกรรมศาสตร์ ซึ่งเคยเป็นอดีตผู้บังคับการเรือดำน้ำและทำให้นักเรียนกลัว เมื่อได้รับอนุญาตจากคณบดี ผมเข้าไปเยี่ยมชั้นเรียนเพื่อดูว่าเกิดอะไรขึ้น เขาเขียนบนกระดาน จุดหนึ่ง
และถามว่ามันคืออะไร ไม่มีนักเรียนคนไหนรู้ ชั่วโมงถัดมาในห้องเรียนของผมที่อยู่ฝั่งตรงข้ามทางเดิน ผมเขียน
และพวกเขาทั้งหมดรู้ทันทีว่ามันคือ ln x บวกค่าคงที่ เมื่อผมเขียน
พวกเขาก็รู้อีกครั้ง "ทำไม" ผมถาม "เมื่อชั่วโมงที่แล้วในชั้นเรียนของคณบดีพวกคุณไม่ตอบแบบนั้น?" ความจริงก็คือ สิ่งที่พวกเขารู้ในชั้นเรียนหนึ่ง ในชั่วโมงหนึ่ง กับอาจารย์คนหนึ่ง ไม่ได้ ถ่ายโอน (transfer) ไปยังอีกชั่วโมงในห้องฝั่งตรงข้ามทางเดินกับอาจารย์อีกคน ฟังดูแปลก แต่นี่คือสิ่งที่เรียกว่าการถ่ายโอนการเรียนรู้—ความสามารถในการใช้แนวคิดเดียวกันในสถานการณ์ใหม่ การถ่ายโอนการเรียนรู้เป็นส่วนสำคัญของสิ่งที่ผมมีส่วนร่วมที่ Bell Telephone Laboratories—ผมทำมันบ่อยครั้ง แน่นอนว่าผมไม่รู้ว่าผมพลาดโอกาสไปกี่ครั้ง!
ให้ผมพูดถึงวิชาแคลคูลัสที่ผมสอนบ่อยที่ Naval Postgraduate School ถึงแม้ผมจะมีความคิดนี้มาตั้งแต่หลายปีก่อน นักเรียนสามารถท่องจำผ่านวิชาคณิตศาสตร์หลายวิชาได้อย่างน่าทึ่ง และหลายคนก็ทำแบบนั้น แต่เมื่อผมมาถึงการอินทิเกรตเชิงวิเคราะห์ (analytic integration) (ผมให้ฟังก์ชันแก่นักเรียนและถามหา indefinite integral) ไม่มีทางที่พวกเขาจะท่องจำผ่านวิชานี้ในแบบที่ผมสอนได้ พวกเขาต้องเรียนรู้ที่จะจดจำ
ในรูปแบบที่แทบจะไม่มีที่สิ้นสุด เป็นครั้งแรกในเส้นทางการเรียนของพวกเขาที่พวกเขาถูกบังคับให้เรียนรู้ที่จะจดจำ รูปแบบ (forms) โดยไม่ขึ้นกับการแสดงผลเฉพาะ—ซึ่งเป็นคุณสมบัติพื้นฐานของคณิตศาสตร์และสติปัญญาทั่วไป การนำ analytic integration ออกจากหลักสูตร หรือย้ายไปเป็น routines ในคอมพิวเตอร์ คือการทำลายจุดประสงค์ของการเรียนรู้ในขั้นตอนที่จำเป็น ในความคิดของผม นอกจากจะใส่สิ่งที่มีความยากเทียบเท่ากันเข้าไป นักเรียนต้องเชี่ยวชาญการจดจำรูปแบบนามธรรม (abstract pattern recognition) ถ้าพวกเขาจะก้าวหน้าและใช้คณิตศาสตร์ในอาชีพการงานในภายหลัง
ข้อผิดพลาดที่คล้ายกันมากเกิดขึ้นเมื่อหลายปีก่อนตอนที่ผมเป็นนักศึกษาที่ University of Chicago แผนกการศึกษาดำเนินการโรงเรียนประถมเพื่อการวิจัย พวกเขาพบว่านักเรียนเรียนรู้ที่จะอ่านด้วยพยางค์ ไม่ใช่ด้วยตัวอักษร ดังนั้นพวกเขาจึงตัดสินใจข้ามการสอน ตัวอักษรและไปที่การอ่านจริงเลย ซึ่งพวกเขาก็ทำอย่างนั้น ทุกอย่างดำเนินไปได้ค่อนข้างดีจนถึงช่วงมัธยมปลาย เมื่อพบว่าการไม่รู้ตัวอักษรอย่างถ่องแท้ทำให้นักเรียนไม่สามารถใช้พจนานุกรม สมุดโทรศัพท์ ฯลฯ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในวัยนั้นแทบจะเป็นไปไม่ได้ที่จะทำให้พวกเขาเรียนรู้ตัวอักษรมากเกินไปเพื่อที่จะใช้แหล่งข้อมูลเหล่านั้นได้ง่าย ดังนั้นผมจึงระมัดระวังเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงที่เสนอ จนกว่าผลกระทบจะถูกติดตามอย่างรอบคอบผ่านการคาดการณ์ระยะยาวของความต้องการที่จำเป็นทั้งหมดสำหรับเนื้อหาที่พวกเขากำลังจะละเว้น
โดยสรุป เท่าที่ผมสามารถบอกได้ ในสถานการณ์ของ conditioned response ระดับต่ำ ซึ่งมักเกี่ยวข้องกับ การฝึก (training) ผมเชื่อว่าคอมพิวเตอร์สามารถช่วยในกระบวนการเรียนรู้ได้อย่างมาก แต่ในอีกด้านหนึ่ง การคิดระดับสูง การศึกษา (education) ผมค่อนข้างสงสัย สงสัยเป็นหลักเพราะตัวเราเองก็ไม่เข้าใจว่าเราต้องการทำอะไร หรือสิ่งที่เรากำลังทำอยู่ในปัจจุบัน! เราไม่รู้ด้วยซ้ำว่า "คนที่ได้รับการศึกษา" หมายถึงอะไร ไม่ต้องพูดถึงว่ามันจะหมายถึงอะไรในปี 2020 หากปราศจากความรู้นั้น ผมจะตัดสินความสำเร็จของข้อเสนอใด ๆ ที่ทดลองได้อย่างไร? ระหว่างการฝึกระดับต่ำและการศึกษาระดับสูง มีพื้นที่ขนาดใหญ่ให้สำรวจและใช้ประโยชน์โดยองค์กรทั้งภายนอกและภายในมหาวิทยาลัย ผมจะพูดถึงอย่างละเอียดในบทที่ 26 เกี่ยวกับประเด็นที่ว่าไม่ค่อยมีผู้เชี่ยวชาญในสาขาใดที่ก้าวหน้าอย่างมีนัยสำคัญ ความก้าวหน้าที่ยิ่งใหญ่มักมาจากภายนอก บทบาทของ cai ในองค์กรที่มีโปรแกรม การฝึก (training) ขนาดใหญ่จะเพิ่มขึ้นในอนาคต เนื่องจากความก้าวหน้าทำให้เครื่องมือเก่าล้าสมัยอยู่เสมอ และนำเครื่องมือใหม่ที่โดยทั่วไปมีความซับซ้อนทางเทคนิคมากขึ้นเข้ามาในองค์กร
ลองพิจารณาโปรแกรมบนคอมพิวเตอร์ที่ถูกออกแบบมาเพื่อสอนสิ่งต่าง ๆ เช่น การจัดการธุรกิจ หรือที่จริงจังยิ่งกว่านั้นคือ war games เครื่องจักรสามารถจัดการกับรายละเอียดย่อย ๆ มากมายใน simulation ได้ อันที่จริงควรกรองมันออกจากผู้เล่น และคาดหวังการตัดสินใจระดับสูงที่ดี อาจมีองค์ประกอบของการฝึกระดับต่ำบางอย่างที่ต้องรวมเข้าไป รวมถึงการคิดระดับสูงด้วย เราต้องถามว่ามันเป็นการฝึกมากน้อยแค่ไหน และเป็นการศึกษามากน้อยแค่ไหน แน่นอน ตามที่กล่าวถึงในสามบทเกี่ยวกับ simulation เรายังต้องถามด้วยว่า simulation นั้นเกี่ยวข้องกับอนาคตที่กำลังฝึกให้เตรียมพร้อมหรือไม่ การมีอยู่ของโปรแกรมเกม ถ้ามีอย่างแพร่หลาย จะทำให้การฝึกด้อยค่าลงหรือไม่? แต่คุณมั่นใจได้ว่า ถึงแม้ผู้เสนอจะไม่สามารถตอบคำถามเหล่านี้ได้ พวกเขาก็ยังคงผลิตและโฆษณาโปรแกรมที่เกี่ยวข้อง คุณอาจตกเป็นเหยื่อของการถูกฝึกสำหรับสถานการณ์ที่ผิด!
สองสามร้อยปีก่อน การศึกษาระดับสูงมาตรฐานคือการเรียนรู้ที่จะอ่าน เขียน และพูดภาษาละติน พร้อมกับภาษากรีกเล็กน้อยและความรู้เกี่ยวกับคลาสสิก นี่คือการศึกษาขั้นพื้นฐานที่คนอังกฤษใช้ในการออกไปสร้างอาณาจักร การศึกษาในปัจจุบันของเรามีความเหมือนกันกับการศึกษาแบบคลาสสิกน้อยมาก ผมขอเสนออย่างหนักแน่นว่าการศึกษาในอนาคตจะมีความเกี่ยวข้องกับการศึกษาในปัจจุบันน้อยพอ ๆ กับการศึกษาในปัจจุบันมีความเกี่ยวข้องกับ การศึกษาแบบคลาสสิก การแก้ไขเล็กน้อยในระบบการศึกษาปัจจุบันของเราจะไม่สามารถตอบโจทย์ปัญหาในการเตรียมนักเรียนสำหรับปี 2020 เมื่อ laptop computers พร้อมใช้งานอย่างทั่วถึง พร้อมกับความจุในการจัดเก็บข้อมูลมหาศาลและความสามารถในการประมวลผลข้อมูล หากไม่มีวิสัยทัศน์ว่าการศึกษาแบบไหนจะเหมาะสมในเวลานั้น เราจะประเมินโครงการ cai ที่เสนอได้อย่างไร? แค่เพราะบางสิ่งสามารถทำได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งโดยใช้คอมพิวเตอร์ ไม่ได้หมายความว่าควรทำ เราต้องสร้างวิสัยทัศน์ว่าคนที่ได้รับการศึกษาจะเป็นอย่างไรในสังคมอนาคต และเมื่อนั้นเท่านั้นเราถึงจะสามารถจัดการกับปัญหาที่เกิดขึ้นใน cai ได้อย่างมั่นใจ